函数或变量 'juli' 无法识别。 出错 fitness (第 3 行) dist_matrix = juli;

这个错误信息表明您的代码中使用了一个未定义的变量或函数 `juli`，导致程序无法识别。您需要确保在使用 `juli` 之前已经定义并且赋值了。

可能的解决方法是：

- 检查变量或函数名称是否正确，确保没有拼写错误。
- 确认变量或函数是否在当前作用域内定义，如果不是，需要引入或声明。
- 检查是否已经正确地赋值给 `juli`，如果没有，需要先进行赋值操作。

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

这段代码实现了一个使用XGBoost算法进行分类的机器学习模型，并对该模型进行评估。具体步骤如下：

1. 导入需要的库：numpy、pandas、sklearn等。

2. 定义模型评估函数：evaluate_model(y_true, y_pred)，该函数用于计算模型预测结果的准确率、精确率、召回率和F1分数。

3. 读取数据集：使用pandas库的read_csv()函数读取数据集。

4. 划分特征向量和标签：将数据集划分为特征向量X和标签y。

5. 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。

6. 使用XGBoost算法进行分类：使用XGBClassifier类构建XGBoost分类器，并使用fit()函数将训练集拟合到该分类器中。然后，使用predict()函数对测试集进行预测，并将预测结果存储在xgb_pred中。

7. 对模型进行评估：使用evaluate_model()函数对模型进行评估，并输出准确率、精确率、召回率和F1分数等评估结果。

需要注意的是：该代码中的数据集路径可能需要修改为本地数据集路径。

void send_wave() { c_send = 1; //10us的高电平触发 delay(); c_send = 0; TH0 = 0; //给定时器0清零 TL0 = 0; TR0 = 0; //关定时器0定时 while(!c_recive); //当c_recive为零时等待 TR0=1; while(c_recive) //当c_recive为1计数并等待 { flag_time0 = TH0 * 256 + TL0; if((flag_time0 > 40000)) //当超声波超过测量范围时，显示3个888 { TR0 = 0; flag_csb_juli = 2; distance = 888; break ; } else { flag_csb_juli = 1; } } if(flag_csb_juli == 1) { TR0=0; //关定时器0定时 distance =flag_time0; //读出定时器0的时间 distance *= 0.017; // 0.017 = 340M / 2 = 170M = 0.017M 算出来是米 if((distance > 500)) //距离 = 速度 * 时间 { distance = 888; //如果大于3.8m就超出超声波的量程 } } }请详细解释以上程序

以上程序是一个发送超声波信号并接收回波的函数。函数的作用是测量超声波的传输时间，并计算出距离。

函数的具体步骤如下：

1. 将发送引脚c_send置高电平，触发超声波的发送。发送持续10微秒。
2. 将发送引脚c_send置低电平。
3. 清零定时器0的计数值，准备开始计时。
4. 关闭定时器0。
5. 当接收引脚c_recive为0时，等待。
6. 打开定时器0，开始计时。
7. 当接收引脚c_recive为1时，进行计数并等待。
8. 读取定时器0的计数值，保存在变量flag_time0中。该值表示超声波传输的时间。
9. 如果flag_time0大于40000（超过测量范围），则表示超声波信号超出了测量范围，将距离distance设为888，并跳出循环。
10. 如果flag_time0在测量范围内，则将flag_csb_juli设为1。
11. 如果flag_csb_juli为1，则关闭定时器0。
12. 将distance赋值为flag_time0乘以0.017，得到距离的单位是米。这里的0.017是通过声速340米/秒除以2得到的。
13. 如果距离大于500米，则将distance设为888，表示超出了超声波的量程。

以上就是该函数的具体实现。它通过测量超声波传输时间来计算距离，并考虑了超声波的测量范围和量程。